
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

Attu是Milvus的一站式管理工具,通过图形化界面可显著降低Milvus向量数据库的管理成本,支持监控、数据操作、集合管理、向量搜索等核心功能。
开始前,请确保已在Zilliz Cloud或自建服务器上安装Milvus。
| Milvus版本 | 推荐Attu版本 |
|---|---|
| 2.5.x | https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.5.6 |
| 2.4.x | https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.4.12 |
| 2.3.x | https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.3.5 |
| 2.2.x | https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.2.8 |
| 2.1.x | https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.2.2 |
以下是启动Attu容器的步骤:
bashdocker run -p 8000:3000 -e MILVUS_URL={milvus服务器IP}:19530 docker.xuanyuan.run/zilliz/attu:v2.4
确保Attu容器可访问Milvus服务器IP。启动后,在浏览器中输入http://{Attu服务器IP}:8000即可访问Attu图形界面。
Attu Docker可选环境变量
| 参数 | 示例 | 是否必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
| MILVUS_URL | 192.168.0.1:*** | 否 | Milvus服务器URL |
| ATTU_LOG_LEVEL | info | 否 | Attu日志级别 |
| ROOT_CERT_PATH | /path/to/root/cert | 否 | 根证书路径 |
| PRIVATE_KEY_PATH | /path/to/private/key | 否 | 私钥路径 |
| CERT_CHAIN_PATH | /path/to/cert/chain | 否 | 证书链路径 |
| SERVER_NAME | your_server_name | 否 | 服务器名称 |
| SERVER_PORT | 8080 | 否 | 服务器监听端口,默认3000 |
注意:
MILVUS_URL必须是Attu容器可访问的地址,因此"127.0.0.1"或"localhost"无法正常工作。
Attu SSL配置示例
bashdocker run -p 8000:3000 \ -v /本地TLS文件路径:/app/tls \ -e ATTU_LOG_LEVEL=info \ -e ROOT_CERT_PATH=/app/tls/ca.pem \ -e PRIVATE_KEY_PATH=/app/tls/client.key \ -e CERT_CHAIN_PATH=/app/tls/client.pem \ -e SERVER_NAME=your_server_name \ docker.xuanyuan.run/zilliz/attu:dev
自定义服务器端口示例
以下命令使用主机网络模式运行容器,并指定自定义服务器监听端口
bashdocker run --network host \ -v /本地TLS文件路径:/app/tls \ -e ATTU_LOG_LEVEL=info \ -e SERVER_NAME=your_server_name \ -e SERVER_PORT=8080 \ docker.xuanyuan.run/zilliz/attu:dev
开始前,请确保K8s集群中已安装并运行Milvus(参考Milvus集群安装文档)。Attu仅支持Milvus 2.x版本。
部署步骤:
bashkubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/attu/main/attu-k8s-deploy.yaml
确保Attu Pod可访问Milvus服务。示例配置中默认连接my-release-milvus:19530,需根据实际Milvus服务名称修改。更灵活的方式是使用ConfigMap,详见https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/attu/main/examples/attu-k8s-deploy-ConfigMap.yaml%E3%80%82
如偏好桌面版,可下载https://github.com/zilliztech/attu/releases/%E3%80%82
yarn run build:devyarn run build:release确保Milvus服务器IP可从Attu容器访问。https://github.com/zilliztech/attu/issues/161
| 数据视图 | 集合树视图 |
|---|---|
| 创建集合 | 向量搜索 |
|---|---|
感谢您对Attu贡献的兴趣!以下是本地构建Attu以贡献代码、测试新功能或尝试开放PR的步骤:
cd server进入服务器目录。yarn install安装依赖。yarn start。git checkout -b my-branch。cd client进入客户端目录。yarn install安装依赖。yarn start。git checkout -b my-branch。我们感谢您对Attu的任何贡献,无论大小。感谢支持本项目!
❓ 有问题或遇到困难?
如遇到bug或需请求新功能,请创建https://github.com/zilliztech/attu/issues/new/choose%E3%80%82%E6%8F%90%E4%BA%A4%E5%89%8D%E8%AF%B7%E5%85%88%E6%A3%80%E6%9F%A5%E6%98%AF%E5%90%A6%E5%B7%B2%E6%9C%89%E7%9B%B8%E5%90%8Cissue%E3%80%82
以下是Milvus相关资源,帮助您快速上手:
💬 加入Milvus ***社区,分享知识、提问和参与讨论。不仅是代码交流,更是与志同道合者连接的平台!点击下方链接加入:
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务